Re: [問題] 顯著水準要採哪一個?方法錯了嗎?

看板Statistics作者 (阿)時間16年前 (2010/02/17 20:50), 編輯推噓2(205)
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感謝,非常清楚,佩服您的觀念那麼清晰@@! 那麼請問,層面間雖有相關,但為何那麼多的博士論文,都只用單因子變異數分析, 「分別」探討各層面是否有可行? 比方,年齡組四組為自變項,對A層面直接做單因子變異數分析, 然後再用年齡自變項,對B層面做單因子變異數分析, 然後顯著水準都顯示.05 這樣有問題嗎? 我被搞混就是因為兩種方法都有人用, 而且單因子變異數分析來一一檢視各層面,反而是壓倒性多數~ 如果是錯的,人多我也不走,但我怕有顯著,結果因為我的顯著標準太苛,而喪失意義。 ※ 引述《coldwind0912 (隨風而逝~)》之銘言: : ※ 引述《mpmpmpo (阿)》之銘言: : : 請教:以下陳述那幾個步驟是害的? : : 1.自變項只有一個(年齡),有四組 : : 依變項有5個(ABCDE五層面,有填答者54321的問卷分數,有中度相關) : : 2.結果不論是用單因子變異數分析個別分析各層面,或是多變量的單變量比較 : : ,兩方法的F值和P值都一樣。 : 當然一樣,不一樣就慘了,計算公式都一樣的東西,數據結果當然一樣 : 但是,公式一樣、數字一樣,不代表它的使用意義和它的解釋內容都是一樣的 : : 3.決定採取多變量MANOVA,Wilk's λ採.05顯著 : : 4.可是,Wilk's λ採.05顯著後,書中說,依變項各層面的顯著水準,要變成 : : 「α除以依變項個數」。 : 這裡指的不是Wilk's λ的p,而是多變量的單變量比較的p : Wilk's λ是整體考驗,各層面依變項的F考驗有點算是事後考驗的一部份了 : 所以 : Wilk's λ的α還是.05 : 多變量的單變量比較的α為.01 (.05/五個層面) : : 5.所以顯著水準要變成最少「.01」喔???Wilk's λ的P=.025顯著, : : 不就代表至少一層面顯著?可是那麼嚴苛的標準,變成沒半個層面<.01阿 : 承上,Wilk's λ的α還是.05,所以,Wilk's λ的P=.025 : 表示整體考驗顯著,至少有一個層面是達到顯著差異的 : 所以,你必須去看,各個層面中,哪個層面的依變項,F考驗的p<.01 : : 6.舉例,某層面A的1'2年齡組,p值.03,可是在MANOVA的F考驗標準中,要0.01 : : 但試用單音子變異數分析,p也是.03,可是就可以用.05顯著水準, : : 結果到底該如何解釋? : 在這個步驟中 : Wilk's λ的α設.05,則層面A的考驗僅有α=.01 (α=.05 / 五個層面) : 如果進一步看層面A的1'2年齡組,實際上層面A的兩兩比較組為C4取2組(六組) : 所以,層面A的1'2年齡組,實際可用的α僅剩.001667...(α=.01 / 六組) : 但是,"單因子變異數分析,p也是.03,可是就可以用.05顯著水準"一句 : 因為單純的單因子變異數分析,並不需要考慮A層面以外的B.C.D.E層面 : 而在MANONA中,ANOVA是MANOVA的事後比較,必須考慮依變項個數 : 已經不是"單純的單因子變異數分析",因此必須「α除以依變項個數」 : : 哪個顯著水準是對的?我的MANOVA顯著水準,是不是沒必要?還是我根本不用用MANOVA? : : 如果是跟統計軟體有關請重發文章 : : 如果跟論文有關也煩請您重發文章 : : 文章類別是為了幫助大家搜尋資料與解答,造成不便之處請見諒 : 以上,希望您能瞭解... -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 123.193.187.152 ※ 編輯: mpmpmpo 來自: 123.193.187.152 (02/17 20:58)

02/17 22:50, , 1F
附帶一提 為何很多碩博論 沒有用MANOVA 只用ANOVA
02/17 22:50, 1F

02/17 22:51, , 2F
很簡單 因為跟本都沒學MANOVA(多變量不是人人有修)
02/17 22:51, 2F

02/18 00:24, , 3F
那是因為別人認為他不需要用到 MANOVA , 那不是有錯!
02/18 00:24, 3F

02/18 09:23, , 4F
通常搞實驗法的比較會用到MANOVA
02/18 09:23, 4F

02/21 04:38, , 5F
這樣會提高第一類型錯誤的風險,不過話說回來,
02/21 04:38, 5F

02/21 04:39, , 6F
顯著水準是由研究者自行決定,這個有的吵...
02/21 04:39, 6F

02/26 15:00, , 7F
跟提高型一誤差無關。跟MANOVA與ANOVA的目的不同有關。
02/26 15:00, 7F
文章代碼(AID): #1BU-N-8m (Statistics)
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